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今年年初，某銀行因為被人行開出超兩千萬元的“天價”罰單上了熱搜而被廣泛討論。它被處罰的主要原因為未對客戶進行盡調，并涉及房地產資金運作行為違法違規。

事實上，人行對資金流入房地產的嚴管已經持續多年，僅過去兩年就有4家銀行及金融機構因為涉及相關問題而被處以千萬元的罰款。

種種事實都在釋放著這樣的信息：資金追溯是每一家銀行和金融機構都必須去面對和解決的問題。

本期技術人生，我們就來解析一下這種新趨勢：圖技術賦能貸款資金流向追蹤。

傳統的關系型數據庫以表格的方式儲存和呈現數據，十分抽象。

銀行流水示意

銀行每月交易流水都達百萬到百億的數量級。使用傳統的查詢方法在茫茫數據中搜尋蛛絲馬跡，不僅耗時耗力，最終結果也未必理想，這成為了許多銀行等金融機構開展資金追蹤的障礙。

1、簡單直觀的圖數據庫

關系型數據庫存儲數據示意

這些數據在圖分析中，將有完全不同的存儲方式。

以TigerGraph圖分析為例：將交易過程中的每一個實體（銀行或公司）作為節點、每一條交易流水作為兩點之間的一條邊，我們便能構建一張包含所有交易數據的關聯圖，其中的數據將被存儲在圖數據庫中。

圖數據庫存儲數據示意

可以看到數據中的“公司A”、“公司B”都從三條數據合并為了一個節點，轉賬行為成為了帶數據的有向邊，利用點邊關系即可清晰地描述實體間的交易行為。

并且通過構建圖，我們發現公司A轉出的金額和公司B收入的金額接近，有助于業務人員對兩公司之間的交易行為進行進一步甄別和判斷，而這在傳統的關系型數據庫中是很難直接看出的。

人腦天生就對圖更加敏感。以圖的形式進行數據存儲，構建實體之間的關聯關系，這樣的方法符合人類認知數據的直覺。

2、基于圖的資金流向追蹤

我們利用TigerGraph圖技術，構建知識圖譜（以圖的形式存儲）并設置業務規則以進行資金流向查詢和追蹤。

存儲實體和交易數據的圖分析示意

假設根據業務人員的經驗，如果申請貸款的公司在貸款發放后的短時間內（例如3天內）就將款項大部分（例如80%以上）轉出公司，那么這家公司極有可能將款項用于購買房產：

采用圖技術，我們可以將以上這項特征總結為一條規則，將它編寫為查詢：

在全景知識圖譜上設置查詢條件：1、發放貸款與轉出交易的時間差為3天內；2、轉出的金額總額大于等于貸款發放金額的80%。編寫代碼后在知識圖譜上運行，就能輸出我們想要的結果。

3、基于圖的優勢

相比基于關系型數據庫的查詢，TigerGraph圖查詢的條件設置直觀且簡便，無論從圖形上還是業務邏輯上，都有較強的可解釋性。

關系型數據庫目前尚無法解決數據不足的問題。而利用圖技術，即使是在數據量不足的情況下，我們也能將業務人員的經驗總結為更多的規則，編寫多種查詢，使查詢輸出的結果具有更高的覆蓋度，有利于業務人員進行資金的追蹤和監控。